CN103199046B - 晶圆缺口边缘中心预对准方法 - Google Patents

Abstract

一种晶圆缺口边缘中心预对准方法，包括以下步骤：提供一旋转台电机，用以支撑旋转一晶圆；一传感器，用以采集晶圆边缘数据和获取相对应的旋转台电机的码盘值；该方法还包括：数据采样、数据转换、数据初处理、初处理数据归一化、归一化数据处理、缺口范围确定，根据范围内数据找出最低点，便为晶圆缺口边缘中心位置。本发明提供的方法简便高效。

Description

晶圆缺口边缘中心预对准方法

技术领域

本发明涉及一种预对准方法，特别是指一种IC制造领域晶圆缺口边缘中心的确定方法。

背景技术

随着科技的发展，工业生产规模越来越大，因此人力成本会增加，且效率要求也越来越高，渐渐的在工厂中大量引入自动化或半自动化工具，如IC制造中很多工艺都需要预先获得晶圆准确的定位和姿态。当半导体工艺从微米级发展到深亚微米级、纳米级别，IC制造设备对各个分系统的要求达到了非常苛刻的地步。作为IC制造设备关键部件之一的晶圆预对准装置，其工作性能直接影响整个IC制造工艺的精度和效率。

晶圆缺口定位是晶圆预对准的主要任务之一。在现有晶圆缺口定位的方法中，边缘变化率法对相邻的3个采样点计算夹角，进而设定合适的阈值，这种方法的计算量较大，同时该方法要求采集的相邻数据振幅不能变化太大。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种简便高效定位晶圆缺口中心的方法。

一种晶圆缺口边缘中心预对准方法，包括以下步骤：提供一旋转台电机，用以支撑旋转一晶圆；一传感器，用以采集晶圆边缘数据和获取相对应的旋转台电机的码盘值；该方法还包括以下步骤：

数据采样：所述旋转台电机带动所述晶圆旋转，所述传感器采集所述晶圆旋转一周过程中的边缘数据，并同时获取取对应的旋转台电机的码盘值数据；

数据初处理：将所述传感器得到的晶圆缺口数据及对应的电机台码盘值数据分别进行一阶差分；

初处理数据归一化：一阶差分求比值，用以进行数据归一化；

归一化数据处理：比值后求一阶差分，用以突出突变点；

缺口范围确定：根据比值差分，设置阈值，超出阈值的点便为缺口的范围内的点；由当前判定得到的缺口范围内最大位置值点与最小位置值点的差，作为缺口范围的初值，将该初值左右各扩大一倍，即认为是正常的缺口范围；

确定缺口边缘中心：根据缺口范围内的详细采样数据，即可得到缺口边缘的最低点的位置。

在一实施方式中，所述传感器在旋转电机旋转第i角度时采样得到晶圆边缘值为：L_i，i∈(1，2，3....N)，Q_i为对应旋转电机旋转第i角度时的码盘值。

在一实施方式中，所述晶圆边缘数据进行一阶差分之后得到差分值为：ΔL_i＝L_i+1-L_i，对应的旋转台电机的码盘值数据进行一阶差分之后得到的差分值为：ΔQ_i＝Q_i+1-Q_i，i∈(1，2，3...N)。

在一实施方式中，所述晶圆缺口边缘数据的一阶差分值与所述码盘值数据的一阶差分值的比值为：(i+1)，i∈(1，2，3...N)。

在一实施方式中，比值的一阶差分值为： $Y_i=X_{i+1}-X_i=\frac{\mathrm{\Δ}{L}_{i+1}}{\mathrm{\Δ}{Q}_{i+1}}-\frac{{\mathrm{\ΔL}}_i}{\mathrm{\Δ}{Q}_i}=\frac{L_{(i+2)}-L_{(i+1)}}{Q_{(i+2)}{-Q}_{(i+1)}}-\frac{L_{(i+1)}-L_i}{Q_{(i+1)}-Q_i},$ 由此值可突出突变点。

在一实施方式中，对于形状为尖锥形或圆弧形的缺口，可认为缺口范围内传感器采样数据的最小值即为缺口边缘中心点。

与现有技术相比，上述晶圆缺口边缘中心预对准方法中，采集晶圆一周的数据，通过一阶差分及归一化方法找到缺口范围内的点，并可到缺口边缘中心的位置，简单而高效的计算出晶圆的中心。

附图说明

图1是本发明晶圆缺口边缘中心预对准设备实施例结构的一示意图。

图2是本发明晶圆缺口边缘预对准方法的一流程图。

图3是本发明中晶圆边缘采样点的一示意图。

图4是本发明中实际的晶圆边缘采样数据一示意图。

图5是本发明中使用比值差分法之后的数据一示意图。

主要元件符号说明

传感器

1

晶圆	2
		旋转台电机	4

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

请参阅图1，在本发明的一较佳实施方式中，一晶圆缺口边缘中心预对准设备包括一旋转台电机4，用以支撑旋转一晶圆2；一传感器1，用于采集晶圆4边缘数据和获取相对应的旋转台电机4的码盘值。在一实施方式中，所述传感器是一单个CCD传感器。

所述旋转台电机4具有一旋转中心。所述旋转台电机4至所述传感器1的距离为S。

请参照图2，所述晶圆缺口边缘中心预对准方法包括以下步骤：

S11，数据采样：设所述伺服电机的码盘值均为零并设置采样频率。在一实施方式中，根据晶圆3尺寸适当调节采样频率。所述旋转台电机4带动所述晶圆2旋转一周，所述传感器1采集所述晶圆2旋转一周过程中的边缘数据，并同时获取取对应的旋转台电机4的码盘值数据为Q_i，(i∈1，2，3...N)，N为总的采样点数。其中图3为晶圆边缘采样点示意图，本发明并不要求等间隔采集；

。所述传感器1在旋转电机4旋转第i角度时采样得到晶圆2边缘值为：L_i，i∈(1，2，3....N)，Q_i为对应旋转电机旋转第i角度时的码盘值；其中图4为实际的晶圆边缘采样数据；

S12，数据初处理：将所述晶圆2的边缘数据L_i，i∈(1，2，3....N)进行一阶差分，差分值记为：

ΔL_i＝L_i+1-L_i其中，i∈(1，2，3...N)，同时将对应的电机码盘值数据Q_i，(i∈1，2，3...N)进行一阶差分，差分值记为：

ΔQ_i＝Q_i+1-Q_i，i∈(1，2，3...N)；

S13，初处理数据归一化：将S12步骤得到的边缘数据一阶差分值ΔL_i，i∈(1，2，3...N)与电机码盘值数据一阶差分值ΔQ_i，i∈(1，2，3...N)求比值进行数据归一化，并记为：(i+1)，i∈(1，2，3...N)；

S14，归一化数据处理：对S13步骤得到的比值求一阶差分值，并记为：

Y_i＝X_(i+1)-X_i，i∈(1，2，3...N)，即：

$Y_i=X_{i+1}-X_i=\frac{\mathrm{\Δ}{L}_{i+1}}{\mathrm{\Δ}{Q}_{i+1}}-\frac{{\mathrm{\ΔL}}_i}{\mathrm{\Δ}{Q}_i}=\frac{L_{(i+2)}-L_{(i+1)}}{Q_{(i+2)}{-Q}_{(i+1)}}-\frac{L_{(i+1)}-L_i}{Q_{(i+1)}-Q_i},$

其中，(i+1)，i∈(1，2，3...N)，由此得到突出突变点；图5是经过比值差分法之后的数据曲线；

S15，缺口范围确定：通过S14得到比值差分，设定一个阈值(阈值采用经验的方法确定)，判断超过阈值的点即为缺口范围内的点；由当前判定得到的缺口范围内最大位置值点与最小位置值点的差，作为缺口范围的初值，将该初值左右各扩大一倍，即认为是正常的缺口范围；

S16：确定缺口边缘中心：由图3可知，对于形状为尖锥形或圆弧形的缺口，可认为缺口范围内CCD传感器采样数据的最小值即为缺口的中心点，利用缺口范围内的详细采样数据，即可得到缺口的最低点位置。

由此，便可简单高效的计算出所述晶圆2的缺口中心的位置。

Claims (6)

1.一种晶圆缺口边缘中心预对准方法，包括以下步骤：提供一旋转台电机，用以支撑旋转一晶圆；一传感器，用以采集晶圆边缘数据和获取相对应的旋转台电机的码盘值；其特征在于：该方法还包括以下步骤：

数据采样：所述旋转台电机带动所述晶圆旋转，所述传感器采集所述晶圆旋转一周过程中的边缘数据，并同时获取对应的旋转台电机的码盘值数据；数据初处理：将所述传感器得到的晶圆缺口数据及对应的电机台码盘值数据分别进行一阶差分；

初处理数据归一化：一阶差分求比值，用以进行数据归一化；

归一化数据处理：比值后求一阶差分，用以突出突变点；

缺口范围确定：根据比值差分，设置阈值，超出阈值的点便为缺口的范围内的点；由当前判定得到的缺口范围内最大位置值点与最小位置值点的差，作为缺口范围的初值，将该初值左右各扩大一倍，即认为是正常的缺口范围；

确定缺口边缘中心：根据缺口范围内的详细采样数据，即可得到缺口边缘的最低点的位置。

2.如权利要求1所述的晶圆缺口边缘中心预对准方法，其特征在于：所述传感器在旋转电机旋转第i角度时采样得到晶圆边缘值为：L_i，i∈(1,2,3....N)，Q_i,i∈(1,2,3...N)为对应旋转电机旋转第i角度时的码盘值。

3.如权利要求2所述的晶圆缺口边缘中心预对准方法，其特征在于：所述晶圆边缘数据进行一阶差分之后得到差分值为：△L_i＝L_i+1-L_i，对应的旋转台电机的码盘值数据进行一阶差分之后得到的差分值为：△Q_i＝Q_i+1-Q_i。

4.如权利要求3所述的晶圆缺口边缘中心预对准方法，其特征在于：所述晶圆缺口边缘数据的一阶差分值与所述码盘值数据的一阶差分值的比值为： $X_i=\frac{{\mathrm{\ΔL}}_i}{{\mathrm{\ΔQ}}_i}=\frac{L_{i+1}-L_i}{Q_{i+1}-Q_i},(i+1),i\∈(\mathrm{1,2,3}...N).$

5.如权利要求4所述的晶圆缺口边缘中心预对准方法，其特征在于：比值的一阶差分值为： $Y_i=X_{i+1}-X_i=\frac{{\mathrm{\ΔL}}_{i+1}}{{\mathrm{\ΔQ}}_{i+1}}-\frac{{\mathrm{\ΔL}}_i}{{\mathrm{\ΔQ}}_i}-\frac{L_{(i+2)}-L_{(i+1)}}{Q_{(i+2)}-Q_{(i+1)}}-\frac{L_{(i+1)}-L_i}{Q_{(i+1)}-Q_i},$ 由此值可突出突变点。

6.如权利要求5所述的晶圆缺口边缘中心预对准方法，其特征在于：对于形状为尖锥形或圆弧形的缺口，可认为缺口范围内传感器采样数据的最小值即为缺口边缘中心点。